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化学生成任务评估基准模型集合

GuacaMol Baselines项目为化学生成任务评估提供多种基准模型实现。包含随机采样、ChEMBL最佳选择、SMILES和图遗传算法、图蒙特卡洛树搜索以及SMILES LSTM变体等方法。项目配备预训练模型、数据集脚本和Docker容器,便于研究人员部署和比较各类生成模型。

MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
uncertainty-baselines - 提供高质量的不确定性和鲁棒性标准模板
GithubTPUTensorFlowUncertainty Baselines开源项目数据集模型
Uncertainty Baselines提供高质量的不确定性和鲁棒性标准模板,作为研究人员新想法和应用的起点,促进技术交流。项目高效实施关键任务,减少对代码库其他文件的依赖,便于独立使用。建议不确定性和鲁棒性评估的最佳实践,帮助研究人员快速原型化和基准比较。支持TensorFlow开发,可在TPUs和GPUs上运行,提升实验灵活性和重复性。
misato-dataset - 大规模蛋白质-配体复合物数据集助力AI驱动的药物发现
AI模型GithubMISATO分子动力学开源项目药物发现蛋白质-配体复合物
MISATO是一个专为结构化药物发现设计的机器学习数据集,包含高质量的蛋白质-配体复合物数据。数据集涵盖了19000多个配体的量子力学计算结果和16000多个蛋白质-配体结构的分子动力学模拟。MISATO旨在提高配体分子精确度、合理表示系统动力学,并促进创新AI药物发现模型的开发。研究人员可免费下载MISATO数据集,使用提供的PyTorch数据加载器进行AI训练和预测。
rl-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架,包括超参数优化和预训练代理
GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整
RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体,并配备全面的文档和安装指南,适合科研和开发使用。
AI2BMD - AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具
AI2BMDGithub分子动力学模拟开源项目机器学习蛋白质计算化学
AI2BMD是一个结合人工智能和从头计算方法的蛋白质分子动力学模拟工具。它包含AIMD-Chig数据集、ViSNet和Geoformer模型架构,以及完整的模拟程序。该工具在保持高精度的同时提高了模拟效率,为蛋白质研究和药物开发提供了新的研究方法。
emeltal-collection - Emeltal开源模型仓库集成多款GGUF格式AI模型
EmeltalGithubHugging FaceHuggingface人工智能模型开源代码开源项目机器学习模型
emeltal-collection是一个GGUF格式AI模型仓库,集成了Dolphin、DeepSeek Coder等多个开源模型。模型参数规模从1.1B到72B不等,涵盖代码生成和对话等功能。该仓库旨在确保Emeltal项目所需模型的长期可用性,所有模型使用需遵循原始许可协议。
OLMo-Eval - 开源语言模型评估框架 多任务性能测试解决方案
AI2-TangoGithubOLMo-Eval任务集开源项目评估管道语言模型评估
OLMo-Eval是一个评估开放语言模型的框架,支持多个NLP任务的评估流程。通过task_sets和示例配置,可以评估多个模型在各种任务上的表现。项目基于ai2-tango和ai2-catwalk构建,提供快速入门指南、标准基准测试和PALOMA项目集成,是一个全面的语言模型评估工具。
rxnmapper - 利用无监督学习的有机化学反应原子映射工具
GithubRXNMapper化学反应原子映射开源项目有机化学机器学习
rxnmapper是一个开源的有机化学反应原子映射工具,利用机器学习技术,通过ALBERT模型在大规模化学反应数据集上进行无监督学习,提取有机化学语法,实现对有效反应SMILES的原子映射。项目提供Python API接口,支持批处理和错误处理,可集成到化学信息学应用中。rxnmapper为化学反应分析和预测提供了新的方法,有助于推进有机化学研究。
DECIMER-Image_Transformer - 化学结构图像识别的深度学习新方法
DECIMERGithubSMILESTransformer化学图像识别开源项目深度学习
DECIMER-Image_Transformer项目结合EfficientNet V2和Transformer模型,开发了用于化学结构图像识别的先进深度学习方法。该项目优化了数据处理流程,采用TPU加速训练,提高了SMILES预测效率。这一创新为化学文献的自动化分析和结构识别提供了新的研究方向,推动了化学信息学领域的发展。
REINVENT4 - 人工智能驱动的多功能分子设计工具
GithubREINVENT分子设计化学信息学开源项目强化学习迁移学习
REINVENT 4是一款基于强化学习的先进分子设计工具,支持从头设计、骨架跳跃和R基团替换等多种任务。它根据多组分评分标准生成优化分子,并通过迁移学习提高设计效率。该工具兼容Linux、Windows和MacOS平台,支持GPU和CPU运行,为药物研发和化学创新提供了有力支持。
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